时间序列趋势分析及其在预防性维修中的应用

发布时间：2017-03-23 12:22

  本文关键词：时间序列趋势分析及其在预防性维修中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现代预防性维修大多是以RCM（以可靠性为中心的维修）为基础或者纯粹按维修周期进行计划检修。国内企业进行RCM分析时往往因很难得到设备故障概率而难以进行，通常使用国外的数据库，而计划检修容易造成维修过剩。因此，本文设计动态预防性维修管理系统，，根据每一台设备的运行趋势来判断设备是否需要进行预防性维修，尽可能地减少维修不足与维修过剩。 论文介绍了趋势分析常用算法以及预防性维修的国内外研究现状。在此基础上，采用一元线性回归算法、AR算法、Sen’s斜率估计与Mann-Kendall算法对设备运行数据进行分析。通过对趋势分析的结果进行分析、比较，选出适用于本系统的算法。结果表明，Sen’s斜率估计与Mann-Kendall算法适用于本系统，Sen’s斜率估计计算设备劣化幅度变化率，Mann-Kendall算法实现设备运行数据的趋势分析、突变分析以及显著性分析。最后，开发了动态预防性维修管理系统，将Sen’s斜率估计与Mann-Kendall算法应用于本系统。实际应用表明，Sen’s斜率估计与Mann-Kendall算法在分析设备运行趋势时，具有较好的效果。
【关键词】：趋势分析 预防性维修 Sen’s斜率估计 Mann-Kendall
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH17;TP315
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 课题背景及意义8-9
• 1.2 设备维修的发展9-10
• 1.3 国内外研究现状10-12
• 1.3.1 趋势分析算法国内外研究现状10
• 1.3.2 预防性维修国内外研究现状10-12
• 1.4 研究内容12
• 1.5 本文组织结构12-13
• 第2章 动态预防性维修管理系统的设计13-28
• 2.1 动态预防性维修管理系统主要功能设计13-14
• 2.2 C/S 部分14-16
• 2.2.1 获取设备运行数据模块14-15
• 2.2.2 趋势分析模块15-16
• 2.3 B/S 部分16-22
• 2.3.1 B/S 部分系统功能17-18
• 2.3.2 用户使用系统流程18-19
• 2.3.3 B/S 部分开发工具19-21
• 2.3.4 权限设计21-22
• 2.4 数据库设计22-27
• 2.4.1 数据库简介22-23
• 2.4.2 数据库设计原则23
• 2.4.3 系统表的设计23-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 时间序列趋势分析算法及其仿真28-45
• 3.1 设备状态劣化分析28-29
• 3.2 一元线性回归算法29-30
• 3.3 基于 Burg 法的 AR 算法30-31
• 3.4 Sen’s 斜率估计与 Mann-Kendall 算法31-33
• 3.4.1 Mann-Kendall 算法31-32
• 3.4.2 Sen’s 斜率估计32-33
• 3.5 算法仿真33-42
• 3.5.1 一元线性回归仿真33-35
• 3.5.2 AR 算法仿真35-39
• 3.5.3 Sen’s 斜率估计与 Mann-Kendall 仿真39-42
• 3.6 算法适用性分析42-44
• 3.7 本章小结44-45
• 第4章 动态预防性维修管理系统的实现45-57
• 4.1 C/S 部分的实现45-46
• 4.2 B/S 部分的实现46-49
• 4.2.1 ASP.NET MVC 工程架构46-47
• 4.2.2 数据层实现47-49
• 4.3 B/S 部分主要功能模块的实现49-55
• 4.3.1 维修管理模块49-50
• 4.3.2 报表管理模块50-54
• 4.3.3 数据库维护模块54-55
• 4.3.4 用户管理模块55
• 4.4 系统运行环境55-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第5章 总结与展望57-58
• 5.1 总结57
• 5.2 展望57-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-62
• 附录 1 研究生期间发表的论文62-63
• 附件63-68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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中国博士学位论文全文数据库 前2条

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本文编号：263737